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文檔簡介
1、城市智能交通系統(tǒng)是一個由諸多異構(gòu)系統(tǒng)集結(jié)而成的復(fù)雜系統(tǒng),一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。合理高效的城市智能交通系統(tǒng)建設(shè)不僅有助于提升現(xiàn)有交通體系能力,而且能有效改善城市的生存環(huán)境,產(chǎn)生可觀的城市社會效益。
本文遵循現(xiàn)代復(fù)雜工程系統(tǒng)研究的五個基準(zhǔn):過程、體系架構(gòu)、方法論、建模與評價,以城市智能交通系統(tǒng)中的交通信號控制系統(tǒng)為主要研究對象,在對國內(nèi)外城市交通信號控制系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及發(fā)展進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,較系統(tǒng)地研究了城市交通信號控制的若干
2、關(guān)鍵議題;重點(diǎn)研究并提出了一種新型的道路車輛數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的車輛檢測傳感器;研究建立符合城市智能交通系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)框架標(biāo)準(zhǔn)的層次化交通信號控制系統(tǒng)建模方法,由此建立了基于層次著色Petri網(wǎng)(HCPN: Hierarchical Colored Petri Nets)的城市交通流模型;基于HCPN交通流模型,研究并提出了一種新的實(shí)時自適應(yīng)城市交通信號控制算法。
論文的主要內(nèi)容包括以下幾個方面:
研究并開發(fā)了一種基于各向異
3、性磁阻(AMR:Anisotropic Magnetoresistive)傳感器的車輛檢測系統(tǒng),提出了基于AMR車輛檢測器的車輛檢測分類方法。為了獲得城市交通流實(shí)時路況數(shù)據(jù),在討論各種車輛檢測方法的基礎(chǔ)上,深入研究了AMR傳感器的數(shù)據(jù)采集及車輛分類的原理,給出了代表車型的主要特征以及由此組成的特征向量的提取方法,然后,采用支持向量機(jī)(SVM:Support Vector Machine)分類學(xué)習(xí)算法檢測車輛及進(jìn)行車型分類。并從核函數(shù),模
4、型參數(shù)等方面對其分類性能進(jìn)行了討論。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該車輛檢測方法具有長期穩(wěn)定性的特點(diǎn),不受外在天氣環(huán)境路況的影響,有較強(qiáng)的實(shí)用性。進(jìn)一步,以AMR車輛檢測器為節(jié)點(diǎn),應(yīng)用高效率、低成本的串行接口總線,提出了網(wǎng)絡(luò)化城市道路車輛檢測傳感器系統(tǒng)的建設(shè)構(gòu)想。
研究城市交通系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和交通流理論的基礎(chǔ)上,應(yīng)用著色Petri網(wǎng),研究建立符合城市智能交通系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)框架標(biāo)準(zhǔn)的層次化交通信號控制系統(tǒng)建模方法,提出頂層為操作視圖、中層為系統(tǒng)視圖
5、、底層為技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)視圖的城市ITS(Intelligent Transportation Systems)體系結(jié)構(gòu)框架。論文依據(jù)城市交通流的特點(diǎn),提出了城市交通流的層次模型。該層次模型由交通路網(wǎng)層,網(wǎng)絡(luò)構(gòu)件層,邏輯控制層等三層組成,實(shí)現(xiàn)了交通流與交通信號控制的無縫鏈接?;贗TS體系結(jié)構(gòu)和層次著色Petri網(wǎng),依據(jù)實(shí)際的道路參數(shù),采用自頂而下的建模方法,依次建立各層子模型。然后,論文通過城市交通流著色Petri網(wǎng)建模實(shí)例,進(jìn)一步介紹了交通
6、流著色Petri網(wǎng)建模過程,討論了分層結(jié)構(gòu)所具有的易擴(kuò)展性,驗(yàn)證了分層模型在解決交通流建模復(fù)雜性問題上的顯著成效。
通過分析城市交通流模型,在重點(diǎn)考慮算法實(shí)時性和自適應(yīng)性的前提下,分別提出了單交叉口和多交叉口的信號控制算法。首先分析了單交叉口的交通流特征以及短時交通流預(yù)測,以優(yōu)化車輛延誤為目標(biāo),提出了基于規(guī)則的單交叉口實(shí)時自適應(yīng)控制算法。然后研究了多交叉口之間交通流的相互影響,以相鄰交叉口中間路段上的車流量為協(xié)調(diào)變量,實(shí)現(xiàn)了基
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